LLMs for Speech Recognition and Synthesis

• 瞭解基本程式設計概念
• 建議有 Python 程式設計經驗，但不是必需的
• 熟悉基本的機器學習和神經網路概念是有益的

觀眾

• 軟體開發人員
• 數據科學家
• 產品經理

Large Language Models (LLMs) 用於各種人工智慧應用，包括語音辨識和合成，以處理和生成類似人類的文本和語音。

這種由講師指導的現場培訓（在線或現場）面向希望在語音辨識和合成系統中實施 LLM 的初級到中級軟體開發人員和數據科學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 LLM 在語音技術中的作用。
• 實現 LLM 以實現準確的語音辨識和自然的語音合成。
• 將 LLM 與語音辨識引擎和語音合成器整合。
• 使用 LLM 評估和改進語音系統的性能。
• 隨時瞭解語音技術的當前趨勢和未來方向。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在現場實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 如需申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

Speech Recognition 和綜合簡介

• 語音技術基礎知識
• 語音辨識系統的基礎知識
• 語音合成概述

LLM在語音技術中的作用

• 瞭解語音辨識中的 LLM
• 語音合成中的法學碩士
• LLM 相對於傳統模型的優勢

Speech Recognition 和綜合的數據

• 語音技術的數據收集和處理
• LLM 的訓練數據集
• 數據處理中的道德考量

語音應用培訓 LLM

• 語音辨識中的深度學習技術
• 用於語音合成的神經網路架構
• 針對特定語音任務微調 LLM

在語音系統中實現 LLM

• LLM 與語音辨識引擎的集成
• 開發聽起來自然的語音合成器
• 語音應用程式的使用者介面設計

測試和評估語音系統

• 語音辨識準確性測試方法
• 評估合成語音的自然性
• 使用者研究和反饋收集

語音技術的挑戰與解決方案

• 解決語音辨識中的常見問題
• 克服語音合成中的障礙
• 案例研究：LLM的成功實施

語音技術的未來方向

• 語音辨識和合成的新興趨勢
• LLM在多語言語音系統中的作用
• 創新和研究機會

專案與評估

• 使用 LLM 設計和實現語音辨識或合成系統
• 同行評審和小組討論
• 最終評估和反饋

摘要和後續步驟